《数据治理：数据管理之上的再管理与权力行使》
在当今数字化时代，数据已成为企业和组织最为宝贵的资产之一，数据管理旨在确保数据的准确性、完整性、可用性等多方面的质量要求，数据治理不仅仅是数据管理的简单延伸，而是对数据管理的再管理，是一种行使权力以保障数据有效利用和价值最大化的机制。
一、数据治理与数据管理的内涵区别
数据管理侧重于数据的处理过程，例如数据的采集、存储、整合、分析等操作环节，它关注的是如何让数据在各个业务流程中顺利流转，满足日常业务运营和决策支持的需求，在一家电商企业中，数据管理负责将用户的注册信息、浏览记录、购买行为等数据进行有效的收集和存储，以便在需要时能够快速调用这些数据进行销售分析或用户画像构建。
而数据治理则站在更高的层面，它关注的是数据管理的策略、流程、标准和体系的建立与监督，数据治理明确了数据的所有者、管理者、使用者的角色与职责，制定了数据的质量标准、安全规范、元数据管理策略等，数据治理就像是为数据管理绘制了一幅蓝图，规定了数据管理应该遵循的方向和规则。
二、数据治理对数据管理行使权力的体现
1、标准制定权力
数据治理有权制定数据的标准格式、编码规则等，在一个大型跨国企业中，不同地区的业务部门可能采用不同的数据格式记录客户信息，数据治理通过制定统一的标准，如规定客户姓名的书写格式为“姓氏+名字”，地址按照特定的行政区划编码规则等，使得数据管理在采集和存储数据时有章可循，这避免了因数据格式不统一而导致的整合困难、分析误差等问题，提高了数据的一致性和准确性。
2、流程监管权力
数据治理监督数据管理的各个流程，从数据的产生到最终的销毁，它确保数据管理中的数据采集过程是合法合规的，数据存储是安全可靠的，数据使用是符合授权要求的，在金融机构中，数据治理会要求数据管理部门在采集客户财务数据时，必须经过客户明确授权，并且在数据存储过程中采用加密等安全措施，如果数据管理部门未能按照规定流程操作，数据治理有权进行纠正并采取相应的惩罚措施。
3、资源分配权力
数据治理可以根据企业的战略目标和业务需求，对数据管理所需的资源进行合理分配，包括人力资源、技术资源和资金资源等，如果企业当前的重点是提升数据的分析能力以支持精准营销，数据治理可能会决定将更多的技术资源投入到数据仓库的建设和数据分析工具的采购上，同时调配更多的数据管理专业人员来优化数据挖掘流程。
三、数据治理对数据管理再管理的必要性
1、应对数据复杂性
随着企业业务的不断拓展和数字化程度的加深，数据的规模、种类和来源日益复杂，数据管理在这种复杂的环境下可能会出现顾此失彼的情况，数据治理通过再管理的职能，可以从宏观上把握数据的整体架构，协调不同类型数据之间的关系，确保数据管理在复杂的数据环境中依然能够高效运作。
2、满足合规性要求
在数据隐私保护和监管日益严格的今天，企业需要遵守众多的法律法规，数据治理通过对数据管理的再管理，能够确保企业的数据管理活动符合诸如《通用数据保护条例》（GDPR）等法规的要求，它可以监督数据管理部门在处理用户数据时是否保护了用户的隐私，是否按照规定进行数据跨境传输等。
3、提升数据价值
虽然数据管理致力于数据的有效处理，但如果缺乏数据治理的引导，数据的价值可能无法得到充分挖掘，数据治理通过制定数据战略、建立数据共享机制等再管理手段，可以促进数据在企业内部的流通和共享，打破数据孤岛，使得数据能够在更多的业务场景中发挥作用，从而提升数据的整体价值。
数据治理是对数据管理的再管理并且行使着多种重要权力，它通过建立规则、监督流程、分配资源等方式，确保数据管理能够在正确的轨道上运行，以适应复杂的数据环境，满足合规要求并实现数据价值的最大化，在数字化浪潮不断推进的未来，企业和组织必须重视数据治理对数据管理的再管理职能，才能在数据竞争中占据优势地位。
评论列表